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算法实现
市面上同类型的算法基本以 “称谓-直接关系-称谓” 的方式实现,如:
"爸爸": {
"爸爸": "爷爷",
"妈妈": "奶奶",
"哥哥": "伯父",
"弟弟": "叔叔",
"姐姐": "姑妈",
"妹妹": "姑妈",
"丈夫": "未知",
"妻子": "妈妈",
"儿子": {"older": "哥哥", 'middle': "我", "younger": "弟弟"},
"女儿": {"older": "姐姐", 'middle': "我", "younger": "妹妹"}
}
这样的结构主要有以下问题:
- 无法跨代直接查询,如:如何知道“舅妈的婆婆”是谁?
- 无法逆向查询称谓,如:“表哥的妈妈”的妈妈是“舅妈”、“姨妈”还是“姑妈”?
- 数据结构过于臃肿, 如:某个节点下可能会出现多个“未知”
- 无法兼容多种称呼,如:各地称呼不尽相同,“爸爸”也可以叫“父亲”、“爹地”
- 无法进行关系拓扑,如:“舅妈”和我什么关系?
采用 “关系链-称谓集合” 哈希对的方式建立数据库,映射亲戚网络中的每个节点和自己的关系
'h':['老公','丈夫','先生','官人','男人','汉子','夫','夫君','相公','夫婿','爱人','老伴'],
'h,f':['公公','翁亲','老公公'],
每个称谓都可以找到相应的关系链,每个关系链同时有对应的称谓集合,这里需要引入自己“发明”的特殊语法标记
【关系】f:父,m:母,h:夫,w:妻,s:子,d:女,xb:兄弟,ob:兄,lb:弟,xs:姐妹,os:姐,ls:妹
【修饰符】 1:男性,0:女性,&o:年长,&l:年幼,#:隔断,[a|b]:并列
例如:
"f"对应着爸爸,那么:"f,m"对应着奶奶,"f,f"对应着爷爷;
这样在查询关系的时候,只需要对关系链进行计算就好了,而不是对称谓进行字典查找
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当用户输入“舅妈的婆婆”,可以分解出两个对象“舅妈”和“婆婆”(前者的婆婆)
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从“关系链-称谓集合”映射关系可知,这两个对象的关系链分别是:"m,xb,w"和"h,m",合并后的关系即:"m,xb,w,h,m"
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此时关系链会出现冗余,需要进一步处理:
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"w,h"表示“老婆的老公”,即自己,可直接将关系链简化成:"m,xb,m"
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同理,"xb,m"表示“兄弟的妈妈”,即自己的妈妈,可将关系链再次简化为:"m,m"
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当无法进一步简化时,就得到了“最简关系链”,将其带入亲戚关系数据库查询,便可知"m,m"即为自己的“外婆”
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这样就将复杂的关系链转换成直接关系了,除此之外还可根据“关系链-称谓集合”反向通过称呼找到关系;
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如何实现关系链的简化?
关系链为字符串,用正则表达式即可按情形匹配,同时做到“替换”的操作。由于所有非直接的关系,都是存在关系链表达的冗余。虽然冗余可能多层且复杂,只需要考虑两层关系中的去冗余,反复处理即可。
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某些多层关系可能未必对应一种关系,如何解决关系的不唯一?
“爸爸的儿子”不一定是自己,也可能是自己的兄弟。在语法中引入了“隔断”和“并列”语法,可以借助正则表达式将此类不唯一的关系拆分为多组,每次再单独带入递归求最简解即可。
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每个节点离自己远一层关系,节点数据便翻倍,如何解决数据量过大的问题?
中国的亲戚关系存在一定规律,旁系分支大体由 分支节点 及其 子代关系 ,我们只需记录 分支节点 和 子代关系 即可。如:“舅表哥”和“堂哥”两者在和自己的关系链上存在一定相似,没必要记录两者所有关系。只需知道“舅表哥”是“舅舅”的后代,而“堂哥”是“叔伯”的后代,那么“舅表哥”和“堂哥”的所有后代及姻亲数据可以只存3部分。即:
舅表哥关系数据 = 舅舅(分支节点) + 哥哥关系数据(子代关系);
堂哥关系数据 = 叔伯(分支节点) + 哥哥关系数据(子代关系);
这样的关系有很多,如:“舅表”、“姑表”、“从堂”、“姑表叔表”等等,对关系数据进行拆分复用,即可以达到压缩数据量。同时在脚本运行中对 分支节点 和 子代关系 进行拼接即可组合出数据库。